基于人工蜂群的BP神经网络算法

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BP算法程序实现

BP算法程序实现BP（Back Propagation）神经网络是一种常见的人工神经网络模型，是一种监督学习算法。

在BP算法中，神经网络的参数通过反向传播的方式得到更新，以最小化损失函数。

BP神经网络的实现主要分为前向传播和反向传播两个步骤。

首先，我们需要定义BP神经网络的结构。

一个典型的BP神经网络包括输入层、隐藏层和输出层。

输入层接收原始数据，隐藏层进行特征提取和转换，输出层进行最终的预测。

在实现BP神经网络时，我们首先需要进行初始化。

初始化可以为神经网络的权重和偏置添加一些随机的初始值。

这里我们使用numpy库来处理矩阵运算。

前向传播的过程实际上就是将输入数据通过神经网络的每一层，直到输出层。

在每一层中，我们将对应权重和输入数据进行点乘运算，并加上偏置项，然后通过一个激活函数进行非线性转换。

这里我们可以选择sigmoid函数作为激活函数。

在反向传播中，我们根据损失函数对权重和偏置进行调整。

首先，我们计算输出误差，即预测值与真实值之间的差异。

然后，我们根据链式法则来计算每一层的误差，并将误差传递回前一层。

根据误差和激活函数的导数，我们可以计算每个权重和偏置的更新量，然后使用梯度下降法对权重和偏置进行更新。

实现BP算法的程序如下：```pythonimport numpy as npclass NeuralNetwork:def __init__(self, layers):yers = layersself.weights = [np.random.randn(y, x) for x, y inzip(layers[:-1], layers[1:])]self.biases = [np.random.randn(y, 1) for y in layers[1:]] def forward(self, x):a = np.array(x).reshape(-1, 1)for w, b in zip(self.weights, self.biases):z = np.dot(w, a) + ba = self.sigmoid(z)return adef backward(self, x, y, lr=0.01):a = np.array(x).reshape(-1, 1)targets = np.array(y).reshape(-1, 1)# forward passactivations = [a]zs = []for w, b in zip(self.weights, self.biases):z = np.dot(w, a) + bzs.append(z)a = self.sigmoid(z)activations.append(a)# backward passdeltas = [self.loss_derivative(activations[-1], targets) * self.sigmoid_derivative(zs[-1])]for l in range(2, len(yers)):z = zs[-l]sp = self.sigmoid_derivative(z)deltas.append(np.dot(self.weights[-l + 1].T, deltas[-1]) * sp)deltas.reverse# update weights and biasesfor l in range(len(yers) - 1):self.weights[l] += -lr * np.dot(deltas[l], activations[l].T) self.biases[l] += -lr * deltas[l]def sigmoid(x):return 1 / (1 + np.exp(-x))def sigmoid_derivative(x):return NeuralNetwork.sigmoid(x) * (1 -NeuralNetwork.sigmoid(x))def loss_derivative(y_pred, y_true):return y_pred - y_true```上述代码中，首先我们定义一个NeuralNetwork类，包含两个主要方法：forward(和backward(。

BP多目标人工群峰算法在建筑中应用

BP多目标人工群峰算法在建筑中应用摘要：在这个电子信息时代，各个领域都有对应的融合，在建筑方面通过研究发现BP多目标人工群峰算法加快了原有工程的进程，大大减少了人们进行复杂的数字运算与筛选的时间，对于多目标人工群蜂算法来说这是一个最好的时代，它化简了许多过程，在多方面领域对它的青睐程度很高，所以对于我们而言，我们很有必要去研究，开发和应用这个方法，将它的能力开发到极致，尤其是在建筑方面关键词：人工群峰算法节能多目标热舒适性1.人工群峰算法的概念及背景1.人工群峰算法的概念：人工蜂群算法(Aritifical Bee Colony Algorithm，简称ABC)，通过模拟蜂群采蜜的过程，探索寻找优质食物源的一种新型的全局寻优群体智能算法，人工蜂群算法具有控制变量相少，收敛速度快，搜索能力强，容易实现和计算简洁等特点。

此外，人工蜂群算法还可以通过与其他算法相结合，来提高自身的优化性能。

人工蜂群:算法把优化问题的解看作蜜源，将优化问题的目标函数值度量成蜜源的花蜜量，将优化问题形象化和智能化，为解决现实中的复杂问题提供新思路。

人工蜂群算法具有广泛的应用，无论在理论分析研究中，还是在解决实际问题上，人工蜂群算法都具有重要的应用价值。

1.1.人工群峰算法在建筑中研究背景：随着我国经济和产业结构的调整,城镇化的发展和人类追求高含量的建筑空间,当前社会终端能源消费占20%的建筑能耗的比例将上升到30% ~ 40%民居建筑作为建筑的重要组成部分,其明亮的个性在居住建筑能耗不仅与建筑本身,更与居住者的行为意识、习惯等密切相关。

降低能源消耗，提高建筑经济性和舒适性的目的是积极响应国家发展政策，而改善居住环境的目的是满足人们对美好生活的追求。

在新时代背景下，在五大发展理念的指导下，节能居住建筑的多目标优化研究必将成为人们关注的焦点[1]。

传统的建筑节能优化研究集中在一个特定的研究方向上。

设计了几种实验方案，进行了一系列的仿真、测试和评价，选择了满足优化目标的结果。

人工蜂群算法基本原理

人工蜂群算法基本原理
人工蜂群算法（Artificial Bee Colony Algorithm，简称ABC算法）是一种模拟蜜蜂觅食行为的优化算法，通过模拟蜜蜂在搜索过程中的策略和行为来寻找最优解。

ABC算法的基本原理如下：
1. 初始化蜜蜂群体：随机生成一定数量的“雇员蜜蜂”，它们代表搜索空间中的候选解。

2. 雇佣阶段：每个雇员蜜蜂在当前位置周围随机选择一个相邻位置进行搜索，并计算该位置的目标函数值。

如果新的位置比当前位置更优，则蜜蜂将更新自己的位置和目标函数值，否则保持不变。

3. 观察阶段：每个雇员蜜蜂将自己的位置和目标函数值发送给“观察蜜蜂”，观察蜜蜂根据接收到的信息选择最优的解。

4. 搜索阶段：每个观察蜜蜂随机选择一个雇员蜜蜂的位置，并在其周围进行搜索。

如果搜索得到的新位置比当前位置更优，则观察蜜蜂更新自己的位置和目标函数值；否则保持不变。

5. 跟随阶段：每个观察蜜蜂将自己的位置和目标函数值发送给“跟随蜜蜂”，跟随蜜蜂选择最优的解作为当前最优解。

6. 蜜蜂进化阶段：随机选择一个雇员蜜蜂的位置，并随机扰动其位置。

如果扰动后的新位置比原位置更优，则更新雇员蜜蜂的位置和目标函数值。

这一步骤可以增强算法的局部搜索能力。

7. 终止条件检查：检查是否满足终止条件，如达到最大迭代次数或已经找到满意的解。

8. 返回最优解：返回当前找到的最优解作为算法的输出。

通过不断地重复以上步骤，ABC算法能够逐渐收敛到最优解附近的区域，并找到全局最优解。

其特点是简单、易于实现，并且对于大规模和复杂的优化问题有较好的适应性。

bp-ann算法的训练

bp-ann算法的训练BP-ANN算法的训练人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种模仿人脑神经网络结构和功能的数学模型。

BP-ANN（Back Propagation Artificial Neural Network）算法是一种常用的神经网络算法，它通过不断迭代调整神经元之间的连接权值，以实现对训练样本的拟合。

BP-ANN算法的训练过程主要分为前向传播和反向传播两个阶段。

在前向传播阶段，输入样本通过输入层传递到隐藏层，再通过隐藏层传递到输出层，每个神经元对输入进行加权求和并经过激活函数处理后输出。

在反向传播阶段，根据输出层的输出与期望输出的误差，通过误差反向传播的方式，调整各层神经元之间的权值，从而不断减小误差，提高网络的拟合能力。

BP-ANN算法的训练首先需要确定网络的结构，包括输入层神经元的数量、隐藏层神经元的数量和输出层神经元的数量。

然后需要选择合适的激活函数，常用的有sigmoid函数和ReLU函数。

接下来需要初始化连接权值，可以随机初始化，也可以根据经验进行初始化。

然后将训练样本输入网络，通过前向传播和反向传播的过程，不断调整权值，直到网络的输出与期望输出的误差达到预定的精度要求或训练次数达到预定的次数。

BP-ANN算法的训练过程是一个迭代的过程，每次迭代通过输入样本计算输出值，然后根据输出值和期望输出值之间的误差来调整权值。

调整权值的方法是通过梯度下降算法，即根据误差的负梯度方向调整权值，使误差不断减小。

在调整权值的过程中，可以使用一些优化方法，如动量法、学习率衰减等，以加快收敛速度并提高算法的稳定性。

BP-ANN算法的训练需要大量的训练样本和计算资源。

训练样本的数量和质量对算法的性能有很大影响，样本数量过少或过于单一会导致过拟合或欠拟合的问题。

计算资源的充足与否决定了算法的训练速度和效果。

对于复杂的问题，可能需要更深的网络结构和更多的隐藏层神经元来提高网络的表达能力，但也会增加训练的难度和计算量。

神经网络——BP算法

BP算法的学习过程由
正向传播和反向传播组成
BP算法是由两部分组成：信息的正向传递与误差的反向传播。
在正向传播过程中，输入信息从输入经隐含层逐层计算传向输出层，每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。
如果在输出层没有得到期望
的输出，则计算输出层的误差变化值，然后转向反向传播，通过网络将误差信号沿原来的连接通路反传回来修改各层神经元的权值直至达到期望目标。
第7 章 7.2
典型神经网络--BP
反向传播网络
Back—Propagation Network，由于其权值的调整采用反向传播（Backpropagation）的学习算法，因此被称为BP网络。
BP网络
是一种单向传播的多层前向网络其神经元的变换函数是S型函数，
因此输出量为0到1之间的连续量它可以对非线性可微分函数进行权值训练，从而实现输入到输出的任意的非线性映射。
隐层输入：
xj

i
ij
xi
隐层输出采用S函数
x
'
j
1 f x j x j 1 e
yn k j 2 x j
' j
输出层输出
j 2 k 1 j 2 k j 2 j 2 k j 2 k 1
BP网络用途 1) 函数逼近：用输入矢量和相应的输出矢量训练一个网络逼近—个函数； 2) 模式识别：用一个特定的输出矢量将它与输入矢量联系起来； 3) 分类：把输入矢量以所定义的合适方式进行分类； 4)数据压缩：减少输出矢量维数以便于传输或存储。
BP网络的逼近
用于逼近的BP网络
前向传播：计算网络输出
3. 只有当希望对网络的输出进行限制，如限制在0和1之间，那么在输出层应当包含S 型激活函数，在一般情况下，均是在隐含层采用S型激活函数，而输出层采用线性激活函数。

BP神经网络算法

BP神经网络算法
1
目
录
一、BP神经网络算法概述
二、BP神经网络算法原理
三、BP神经网络算法特点及改进
2
一．BP神经网络算法概述
BP神经网络（Back-Propagation Neural Network），即误差
后向传播神经网络，是一种按误差逆向传播算法训练的多层前馈网
络，是目前应用最广泛的网络模型之一。
11
二．BP神经网络算法原理
图5 Tan-Sigmoid函数在（-4,4）范围内的函数曲线
12
二．BP神经网络算法原理
激活函数性质：
① 非线性
② 可导性：神经网络的优化是基于梯度的，求解梯度需要确保函
数可导。
③ 单调性：激活函数是单调的，否则不能保证神经网络抽象的优
化问题转化为凸优化问题。
④ 输出范围有限：激活函数的输出值范围有限时，基于梯度的方

= 1 ෍
=1
7
,
= 1,2,3 … , q
二．BP神经网络算法原理
输出层节点的输出为：

j = 2 ෍ ,
= 1,2,3. . . ,
=1
至此，BP网络完成了n维空间向量对m维空间的近似映射。
图2 三层神经网络的拓扑结构
8
二．BP神经网络算法原理
BP神经网络是多层前馈型神经网络中的一种，属于人工神经网
络的一类，理论可以对任何一种非线性输入输出关系进行模仿，因
此被广泛应用在分类识别（ classification ）、回归
（regression）、压缩（compression）、逼近（fitting）等领域。
在工程应用中，大约80%的神经网络模型都选择采用BP神经网

基于人工蜂群算法的物联网数据融合技术研究

文章编号：１００１ —２２６５（２０１３）０５— ０００５— ０４
基于人工蜂群算法的物联网数据融合技术研究
梁小晓，韦崇岗
（四川理工学院ａ．计算机学院；ｂ．自动化与电子信息学院，四川自贡６４３０００）
第５期
２０１３年５月
组合机床与自动化加工技术
ＭｏｄｕｌａｒＭａｃｈｉｎｅＴｏｏｌ＆ＡｕｔｏｍａｔｉｃＭａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇＴｅｃｈｎｉｑｕｅ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＩｎｏｒｄｅｒｔｏｒｅｄｕｃｅｔｈｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｃａｐａｃｉｔｙｏｆｔｈｅｓｅｎｓｏｒｎｏｄｅｓｉｎｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓｉｎｔｈｅｋｅｙｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓｏｆｔｈｅＩｎｔｅｒｎｅｔｏｆＴｈｉｎｇｓｓｙｓｔｅｍｓ，ｒｅｄｕｃｅｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ，ｄｅｓｉｇｎａｋｉｎｄｏｆｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｄａｔａａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｒｆｓｔｌｙｐｒｏｐｏｓｅｄｌａｙ — ｅｒｅｄａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅａｎｄｋｅｙｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓｏｆｔｈｅＩｎｔｅｒｎｅｔｏｆＴｈｉｎｇｓｓｙｓｔｅｍｓ，ｄａｔａａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎｃｏｍｍｏｎｍｅｔｈ・ｏｄｆｏｃｕｓｅｓｏｎｔｈｅａｒｔｉｉｃｆｉａｌｂｅｅｃｏｌｏｎｙａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｏｏｐｔｉｍｉｚｅｔｈｅＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ．ｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓｅｘｔｒａｃｔｓａｓｍａｌｌａｍｏｕｎｔｏｆｒａｗｄａｔａｆｅａｔｕｒｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｎｔｈｅｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｍｅｓｈ，ｔｈｅｎｓｅｎｔｔｏｔｈｅｓｉｎｋｎｏｄｅ，ｅｎｈａｎｃｉｎｇｔｈｅｅｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｄａｔａｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ，ｐｒｏｌｏｎｇｓｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋｌｉｆｅｔｉｍｅ．Ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｔｅｓｔｓｓｈｏｗｔｈａｔ，ｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈＬＥＡＣＨａｎｄＢＰＧＡａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｃａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｒｅ — ｄｕｃｅｔｈｅａｍｏｕｎｔｏｆｎｅｔｗｏｒｋｔｒａｆｉｃａｎｄｒｅｄｕｃｅｔｈｅｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｏｆｎｏｄｅｓ．

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处理。人工神经网络有自适应、自学习、自组织、较
好的容错性、鲁棒性、并行性和联想记忆等优点，现已被广泛用于解决模式识别、预测预报、优化控制和智能决策等问题【。】迄今为止，应用得最广泛的人工神经网络学习算
法是误差方向传播算法（Ｐ算法）Ｂ，这是一种有监督的学习算法，具有理论依据坚实、推导过程严谨、物
２１０２年第２卷第５期ｌ
ｈｔ：ｗｗｗｃＳ．ｒ．ｔ／ｐ／．－ｏｇｃ－ａｎ
计算机系统应用
基于人工蜂群的ＢＰ神经网络算法①
李卫华，徐涛，李小梨
（惠州学院计算机科学系，惠州５６０）１０７
摘
要：传统ＢＰ神经网络存在容易陷入局部极小点、收敛速度慢等缺点。人工蜂群算法是基于蜜蜂群体的觅食
ＡｂｔａｔＴｅｔａｉｏａｅｒｌｅｗｏｋａｇｒｔｍａｏｕｓｓｃａａｙｔｌｉｔｃｎｍｕａｄｓｒｃ：ｈｄｔｎｌｒｉＢＰｎｕａｔｒｏｈｈｓｓｍｅｂｇｕｈｔｔｔｓｅｆｌｎｏｌａｍｉｉｍｎｎｌｉｈｉｉｓｏａｏｌｈｌｃｎｅｇｎｅｓｅｄＡｒｆｉＢｅｏｏｙＡｌｏｉｍ，ｉｈｂｄｏａｉｇｂｈｖｏｈｎｙｅｗａｍｓｉｔｅｓｗｏｖｒｅｃｐｅ．ｔｃａｅＣｌｎｇｒｈｗｈｃａｅｎｆｒｇｎｅａｉｒｆｏｅｂｅｓｒ，ｓｏｉｌｉｔｓｏｏａｎｗｅｒｓｃｂｏｉｌｏｉｍｎｐｃｌｋｎｆｓｒｉｔｌｇｎｅａｇｒｈＩｉａｇｏａｐｉｍｇｒｈｅｈｕｉｉｉｎｃａｇｒｈａｄａｔｉａｉｄｏｔｔｙｗａｍｅｌｅｃｏｔｍ．ｔｓｌｂｌｔｎｉｌｉｏｍｕａｏｉｍｌｔｗｉｎｄａｔｇｓｓｃｓｓｌ，ｏｖｎｅｔｎｔｎｏｕｔＩｉｐｐｒａｎｗｅｒｌｅｗｏｋｂｓｄｏｈｔｍａｙａｖｎａｅｕｈａｉｅｃｎｅｉｎｄｓｏｇｒｂｓ．ｎｔｓａｅ，ｅＢＰｎｕａｔｒａｅｎｍｐａｒｈｎＡｒｆｉｌｅＣｏｏｙＡｌｏｔｍｓｒｐｓｄｔｐｉｚｅｗｅｇｔｄｔｒｓｏｄｖｌｅｏｅｒｌｅｗｏｋＴｈｔｃａｌｎｇｒｈＷａｐｏｏｅｏｏｔｉｉＢｅｉｍｉｅｔｉｈｅｈｌａｕｆｈｎａｈＢＰｎｕａｔｒ．ｅｎｒｓｌｓｏａｅｎｗｌｏｉｍｒｖｓｅｐｅｉｏｎｘｅｉｓｅｃｎｅｇｎｅｒｔ．ｅｕｔｈｗｓｔｔｅａｇｒｈｉｏｅｒｃｓｎａｄｅｐｄｔｏｖｒｅｃｅｈｔｈｔｍｐｈｔｉｅｔｈａ
行为而提出的一种新的启发式仿生算法，属于典型的群体智能算法。它为全局优化算法，该算法简单、实现方便、鲁棒性强。针对ＢＰ神经网络算法的不足，提出利用人工蜂群算法交叉优化ＢＰ网络参数的权值和阈值，实验证明该优化算法确实提高了解的精度，加快了网值的学习，由于其初始结构参数的随机性，使其结果也存在一定随机性；Ｐ网络初始结构参数的随机性 ③Ｂ
还导致了网络收敛速度过慢，训练易陷于瘫痪状态。本文结合人工蜂群（Ｃ算法与神经网络的优Ａａ）
十分适合处理非线性和含噪音的数据，尤其是对那些以模糊、不完整、不严密的知识或数据为特征问题的
Ｋｅｏｄ：Ｐｎｕａｎｔｏｋａｔｃｌｅｃｌｙａｏｉｍ；ｉｔｔｒｓｏａｅｙｗｒｓＢｅｒｌｅｒ；ｒｆｉｂｅｏｏｇｒｈｗｅ；ｈｅｈｌｌｗｉａｉｎｌｔｈｇｄｖｕ
人工神经网络作为一种先进的人工智能技术，它
势，提出一种基于人工蜂群的Ｂ神经网络算法，能Ｐ
有效地解决这些不足。该算法通过在神经网络训练中，
引入人工蜂群（Ｃ算法交叉优化Ｂ网络参数的权ＡＢ）Ｐ值、阈值，从而提高Ｂ神经网络算法解的精度和收Ｐ
敛速度。
理概念清晰及通用性好等优点。Ｐ神经网络算法在实Ｂ际应用中尚存在如下不足１，：①Ｂ网络算法的误差５Ｐ函数是沿梯度下降方向的，是一种单点搜索算法，全
ＢＰＮｅｒｌｔｒｓｄｏｔｃａｅＣｏｏｙＡｌｏｉｈｕａｗｏｋＢａｅｎＡｒｉｉｌＮｅｉｆＢｅｌｎｇｒｔｍ
ＬＩｅ－ａＸＵＴａ，ＷｉＨｕ，ｏＬＩＸｉｏＬｉａ－
（ｏｕｅＳｉｎｅＤｅａｍｅｔＨｉｏｎｖｒｉ，ｉｈｕ５６０，ｈｎ）Ｃｍｐｔｒｃｅｃｐｒｎ，ｕｚｕＵｉｅｓｙＨｕｚｏ１０７Ｃｉａｔｈｔ